Saturs[Paslēpt][Rādīt]
- 1. AI elementi
- 2. Python datu zinātnei, AI un attīstībai
- 3. AI ikvienam
- 4. AI for Good
- 5. AI pamati ikvienam specializācijai
- 6. Mākslīgais intelekts AZ 2023
- 7. Ievads mākslīgajā intelektā (AI)
- 8. Mašīnmācības specializācija
- 9. Deep Learning Specializācija
- 10. Matemātika mašīnmācībai un datu zinātnei
- 11. IBM Applied AI profesionālais sertifikāts
- 12. Ievads datorredzē un attēlu apstrādē
- 13. Mūsdienu mākslīgā intelekta meistarklase: Veidojiet 6 projektus
- 14. Mākslīgais intelekts ar mašīnmācīšanos, dziļā mācīšanās
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Secinājumi
Pasaulē, kas arvien vairāk ir saistīta un balstīta uz datiem, AI ienākšana ir piemineklis cilvēka spožumam.
AI būtība, kas balstīta uz cilvēka intelekta mašīnveida emulāciju, ir aktuāla plašā lietojumu klāstā, virzot graujošu progresu visās nozarēs.
Ietekme ir būtiska un tālejoša, sākot no veselības aprūpes, kurā ar mākslīgo intelektu balstīta diagnostika nodrošina agrīnu slimību diagnostiku, līdz izglītībai, finansēm un ne tikai.
Regulāra darba automatizācija virzās uz priekšu datu analīzē un iespēju to uzlabot lietotāju pieredzi ir tikai dažas no jomām, kurās AI spīd izcili.
AI jomai raksturīgajai dinamikai ir nepieciešama apņemšanās turpināt mācīšanos. Tā kā iedomājamā robežas turpina izplūst, ir ne tikai ieteicams, bet arī nepieciešams sekot līdzi procesu un tehnoloģiju attīstībai.
Šī ir joma, kurā vakardienas atklājumi drīz kļūst par šodienas standartiem, uzsverot inovāciju straujo raksturu darbā. Nebeidzamā tiekšanās pēc atbilstības reljefā, kurā tiek veikti pastāvīgi uzlabojumi, uzsver nepieciešamību pēc nepārtraukti attīstošas mācību pieredzes.
Turklāt, pieaugot nepieciešamībai pēc AI zināšanām, ambiciozajiem inženieriem ir steidzami jāiedziļinās šīs interesantās zinātnes kodolā.
Izredzes atšifrēt sarežģītības mašīna mācīšanās, dziļa mācīšanās un neironu tīkli vilina.
Tomēr ceļš uz mākslīgā intelekta apgūšanu bieži tiek uzskatīts par sarežģītu, jo īpaši tiem, kas atrodas uz augšu. Tieši šajā brīdī kļūst skaidra labi strukturētu izglītības kursu nozīme.
Pārejot uz AI izglītības jomu, ir izveidojies daudz kursu, lai apmierinātu dedzīgo studentu pieplūdumu.
Šie kursi, kas ir pielāgoti dažādiem mācīšanās tempiem un priekšzināšanām, mēģina izlīdzināt mācīšanās līkni, padarot ieviešanu AI mazāk biedējošu.
Īpaši atlasīta AI kursu kolekcija iesācējiem darbojas kā atspēriena punkts šajā intriģējošajā jomā. Šie kursi, kuru mērķis ir sniegt spēcīgu pamatu, aptver plašu AI ideju klāstu, lai sniegtu visaptverošas zināšanas.
Tie precizē pamatjēdzienus, sniedz praktisku pieredzi un piedāvā ieskatu AI reālajā pasaulē.
Organizēta mācību maršruta uzsākšana ir kā durvju atvēršana iespēju pilnā nākotnē. Ceļš uz AI apgūšanu var būt gan aizraujošs, gan atalgojošs ar pareizu apmācību.
Tālāk norādītā atlasītā AI kursu kolekcija ir izstrādāta, lai radītu spēcīgu pamatu, rosinot intereses dzirksti un radot pamatu iepriecinošam ceļojumam aizraujošajā AI jomā.
1. AI elementi
MinnaLearn un Helsinku Universitāte ir izveidojuši revolucionāru bezmaksas tiešsaistes kursu sēriju ar nosaukumu The Elements of AI.
Tās mērķis ir demistificēt AI un dot iespēju plašam cilvēku lokam neatkarīgi no izcelsmes to saprast. Kursam ir divas galvenās sadaļas.
Pirmā sadaļa “Ievads AI” ir vienkāršs modulis, kam nav nepieciešamas nekādas iepriekšējas programmēšanas zināšanas vai progresīva aritmētika. Tas ir ideāli piemērots ikvienam, kurš vēlas uzzināt vairāk par AI, tā iespējām un to, kā tas ietekmē mūsu ikdienas dzīvi.
Šī daļa nodrošina spēcīgu pamatu AI pamatu izpratnei. Otrajā sadaļā “AI veidošana” ir sīkāk izpētīti algoritmi, kas ļauj izveidot AI metodes.
Lai pilnībā iesaistītos šajā tehniskākajā nodarbībā, ir ieteicamas dažas pamatzināšanas par Python programmēšanu.
Tas ir lieliski piemērots personām, kuras vēlas iedziļināties AI izstrādes lietošanā un pārsniedz pamatprincipus.
Elements of AI izceļas ar savu centību demokratizēt un stiprināt AI zināšanas. AI apgūšana nav tik svarīga kā tā potenciālo lietojumu izpratne dažādās nozarēs.
Kursā uzsvērts, ka mākslīgais intelekts ir paredzēts ne tikai inženieriem, bet arī ikvienam, kas interesējas par tehnoloģiju nākotni, un tas veicina dažādu tehnoloģiju pielietojumu.
2. Python datu zinātnei, AI un attīstībai
“Python for Datu Zinātne, AI un attīstība” kurss, ko izstrādājis IBM un pieejams vietnē Coursera, ir visaptverošs kurss, kura mērķis ir iepazīstināt audzēkņus ar Python programmēšanas pasauli.
Jo īpaši datu zinātnes, mākslīgā intelekta un attīstības jomās.
Izmantojot šī iesācējiem draudzīgā kursa formātu, jūs varat iemācīties programmēt Python dažu stundu laikā, pat ja jums nav iepriekšējas programmēšanas pieredzes.
Kursa laikā jūs iegūsit pamatzināšanas par Python, aptverot mainīgos, datu struktūras, izteiksmes un datu tipus.
Jūs iegūsit lietpratēju zarošanā, cilpās, funkcijās, objektos un klasēs Python programmēšanas loģikā. Kursā ir apskatīta arī Python bibliotēku izmantošana, piemēram, Pandas, Numpy un Beautiful Soup, kas ir ļoti svarīgas datu analīzei un manipulācijām.
Šī kursa praktiskā metodoloģija ir viena no tā raksturīgajām iezīmēm. Praktisko laboratoriju laikā ar Jupyter piezīmjdatori, varēsi likt lietā jauniegūtās zināšanas.
Šī praktiskā pieredze ir nenovērtējama, jo tā ļauj jums apstrādāt patiesus datus un risināt aktuālas problēmas.
Pabeidzot kursu, jūs būsiet ieguvis pārliecību par Python izmantošanu, lai izveidotu vienkāršas programmas, mijiedarbotos ar datiem un automatizētu ikdienas darbus.
Plašs nozaru klāsts, tai skaitā programmatūras izstrāde, datu inženierija, mākslīgais intelekts, DevOps un datu zinātne un analītika, var gūt labumu no iegūtajām prasmēm.
3. AI ikvienam
Kurss “AI ikvienam”, ko nodrošina deeplearning.ai, ir paredzēts ikvienam, kurš vēlas uzzināt par mākslīgā intelekta revolucionāro potenciālu, neiegrimstot detaļās.
Šis kurss sniedz jums informāciju par mākslīgā intelekta sociālajām un komerciālajām sekām, vienlaikus sniedzot pilnīgu izpratni par to, ko tas var un ko nevar sasniegt.
Neatkarīgi no cilvēka tehniskajām zināšanām, tās mērķis ir demistificēt AI principus un padarīt tos saprotamus plašākai auditorijai.
Kursa laikā uzzināsiet vairāk par mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās iekšējo darbību – divām mākslīgā intelekta jomām, kas pēdējā laikā ir izraisījušas lielu interesi.
Turklāt jūs izpētīsit reālus gadījumu izpēti, kas parāda mākslīgā intelekta lietderīgo izmantošanu dažādās nozarēs.
Lai nodrošinātu, ka studenti ir gatavi pieņemt gudrus spriedumus savās jomās, kursā tiek apskatīti arī ar AI saistītie ētiskie jautājumi.
Uzmanība uz AI komerciālajām sekām programmā “AI ikvienam” ir viena no tās ievērojamākajām sastāvdaļām.
Dalībnieki iegūs zināšanas par uz datiem orientēta uzņēmuma izveides taktiku un uzzinās, kā veiksmīgi pārvarēt AI revolūciju savos uzņēmumos.
Šo kursu audzēkņi absolvēs ar prasmēm, kas nepieciešamas AI vadītu metožu pielietošanai savā profesionālajā darbībā, papildus pamata izpratnei par šo jomu.
4. AI labā
Kurss “AI for Good” ir visprogresīvākā deeplearning.ai iniciatīva, kuras mērķis ir izmantot mākslīgo intelektu, lai atrisinātu sarežģītas globālas problēmas.
Šis kurss piedāvā retu iespēju attīstīt spējas, kas apvieno datora un cilvēka intelektu, lai panāktu labvēlīgu ietekmi reālajā pasaulē.
Tas ir izveidots tā, lai to viegli saprastu profesionāļi, studenti un ikviens, kas aizraujas ar sabiedrības un vides uzlabošanu.
Kursa laikā jūs apgūsit metodisko pamatu AI projektu veidošanai.
Projektos, kas vērsti uz bioloģiskās daudzveidības uzraudzību, vēja enerģiju, gaisa piesārņojumu un katastrofu pārvaldību, jūs novērtēsiet datus un izveidosiet AI modeļus.
Lai sniegtu jums praktisku priekšstatu par AI lietojumprogrammām, kursā tiek apskatīti arī reālie gadījumi, kas saistīti ar sabiedrības veselību, klimata pārmaiņām un katastrofu pārvaldību.
Jūs atklāsiet, kā izveidot AI modeli, lai palielinātu vēja enerģijas ražošanas prognozējamību, izmantošanu datora vīzija metodes dzīvnieku atpazīšanai un klasificēšanai bioloģiskās daudzveidības monitoringam un gaisa kvalitātes novērtēšanai, izmantojot neironu tīklus.
Kurss ietver arī dabiskās valodas apstrādes metožu izmantošanu īsziņām, kas tiek piegādātas pēc katastrofām, un attēlu klasifikācijas cauruļvada izveidi bojājumu novērtēšanai, izmantojot satelīta fotogrāfijas.
AI for Good projektu ietvars, Jupyter piezīmjdatori, datorredze, uzraudzīta mašīnmācīšanās, dabiskās valodas apstrāde, izpētes datu analīze un citas prasmes, kuras iegūsit.
Kursa beigās jums būs prasmes un informācija, kas nepieciešama, lai strādātu pie AI for Good projektiem un radītu produktus, kas izmanto AI vides un humanitāros nolūkos.
5. AI pamati ikvienam specializācijai
Visaptverošais kurss “AI pamati ikvienam specializācijai”, ko IBM piedāvā vietnē Coursera, ir paredzēts, lai iepazīstinātu studentus ar mākslīgā intelekta (AI) jomu. Šai specialitātei nav nepieciešamas programmēšanas zināšanas, un tā ir paredzēta tiem, kam ir maz vai nav nekādas pieredzes ar AI.
Studentiem, kuri vēlas uzzināt par AI ietekmi un revolucionārajām iespējām sabiedrībai un uzņēmumiem, šī ir lieliska vieta, kur sākt.
Trīs kursi veido specialitāti, katrs koncentrējoties uz noteiktu mākslīgā intelekta jomu. Pirmajā kursā “Ievads mākslīgajā intelektā (AI)” studentiem tiek sniegta vispārēja izpratne par tehnoloģiju, tās izmantošanu un to, kā tās maina sabiedrību.
Jūs iegūsit zināšanas par AI ētiku, dziļa mācīšanās, neironu tīkli, mašīnmācīšanās un citas saistītas tēmas.
Otrajā kursā tiek apskatīti Watson AI pakalpojumu lietojumi ar nosaukumu “Darba sākšana ar AI, izmantojot IBM Watson”.
Jūs uzzināsit, kā maksimāli palielināt pienākumus darba vidē un palielināt produktivitāti, izmantojot tādas programmas kā Watson Studio. Šajā kursā ir apskatītas arī IBM Watson Services iespējas un funkcijas AI dzīves cikla ietvaros.
Pēdējais kurss “Ar AI darbināmu tērzēšanas robotu veidošana bez programmēšanas” ir vērsts uz tērzēšanas robotu izveidi bez nepieciešamības rakstīt kodu.
Tiks apskatītas tērzēšanas robotu priekšrocības, kā izmantot Watson Assistant, lai izveidotu lietotājam draudzīgu tērzēšanas robotu un kā to integrēt vietnē.
Specializācijas laikā veiksiet vairākus praktiskus, koda uzdevumus. Līdz beigām tiks izveidots, pārbaudīts un ieviests ar Watson AI darbināms klientu atbalsta tērzēšanas robots vietnē.
6. Mākslīgais intelekts AZ 2023
Precīzi izstrādātais kurss “Mākslīgais intelekts AZ 2023” atklāj zināšanu dārgumu raktuvi, kas ļauj dziļi iedziļināties mākslīgā intelekta (AI) pasaulē.
Šis kurss jau no paša sākuma iepazīstina jūs ar pamatiem, pārliecinoties, ka ir izveidots spēcīgs pamats.
Mākslīgā intelekta sarežģītība tiek atklāta darba gaitā, sniedzot ieskatu šīs novatoriskās tehnoloģijas spēcīgajā potenciālā. Katrs kursa modulis balstās uz iepriekšējo, lai veicinātu progresīvu mācīšanos.
Tas piešķir jūsu mācīšanās trajektorijai ritmu, kas atvieglo sarežģītu AI jēdzienu asimilāciju. Šeit tiek izmantoti praktiski uzdevumi, kas ir gan interesanti, gan ļoti uztveroši, lai uzlabotu jūsu izpratni.
Jūs iegūsit iespēju strādāt ar reāliem datiem, un jūs saviļņos izaicinājums iegūt no tiem vērtīgas atziņas.
Šis kurss izceļas ar spēju demistificēt teorētiskās idejas, izmantojot reālos lietojumus. Tā vietā, lai būtu tikai pasīvs informācijas patērētājs, jūs nonākat dinamiskā mācību vidē.
Šajā kursā ir vairāki šķēršļi, kas pārbaudīs tavu spēju kritiski domāt un risināt problēmas.
Šis kurss sniedz jums prasmes, kas nepieciešamas, lai veiksmīgi izmantotu šo informāciju, kā arī sniedz jums nepieciešamās zināšanas.
7. Ievads mākslīgajā intelektā (AI)
Iegremdējieties aizraujošajā mākslīgā intelekta jomā, apmeklējot Coursera kursu “Ievads mākslīgajā intelektā (AI)”.
Šis kurss nodrošina spēcīgu pamatu AI pamatidejām un paver ceļu dziļai izpratnei par šo jomu.
No sākuma jūs tiekat vadīts pa stingru mācību ceļu, kas rūpīgi atklāj daudzos mākslīgā intelekta aspektus.
Materiāla organizēšanas veids kursā nodrošina to, ka zināšanas tiek veidotas pakāpeniski un katrs modulis dabiski ieplūst nākamajā.
Šī labi pārdomātā metode veicina dziļu AI jēdzienu izpratni, kā arī atvieglo mācīšanos.
Programma aptver plašu priekšmetu klāstu, tostarp dziļo mācīšanos, mašīnmācīšanos, neironu tīklus un daudz ko citu.
Jūs iedziļināties mākslīgā intelekta būtībā un pētāt mehāniku, kas darbina viedās sistēmas, — jūs ne tikai noslaukāt virsmu.
Kurss ir piepildīts ar praktiskiem vingrinājumiem, kas nodrošina praktisku pieeju mācībām. Iesaistīšanās ar reālās pasaules datu kopām ir aizraujoša un pamācoša pieredze, kas jums tiek sniegta.
Kurss jūs iespiež interesantā, dinamiskā mācību vidē, kas nepazemina jūs par pasīvu studentu.
Kursa mērķis ir pārbaudīt savas spējas kritiski domāt un risināt problēmas. Zināšanu pielietošana atbilstošās, reālās pasaules situācijās ir tikpat svarīga kā tikai to saņemšana.
8. Mašīnmācības specializācija
Stenfordas Universitāte un DeepLearning.ai nodrošina mašīnmācības specializāciju.
Visa Coursera piedāvātā AI programma ir paredzēta, lai sniegtu studentiem stabilu pamatu AI teorijā, kā arī noderīgas mašīnmācīšanās spējas.
Šīs specialitātes dalībnieki izpētīs plašu mašīnmācības priekšmetu klāstu. Sākotnēji viņi izmantos labi zināmus Python rīkus, piemēram, NumPy un scikit-learn, lai izveidotu mašīnmācīšanās modeļi.
Kursā tiek apskatītas gan uzraudzītās, gan neuzraugītās mācīšanās stratēģijas.
Jūs uzzināsiet, kā izveidot un apmācīt modeļus binārās klasifikācijas un prognozēšanas problēmām, piemēram, loģistikas un lineāras regresijas, izmantojot uzraudzītu mācīšanos. Turklāt jūs saņemsiet praktisku neironu tīklu apmācību, izmantojot TensorFlow vairāku klašu klasifikācijai.
Kurss aptver klasteru veidošanu un anomāliju noteikšanu neuzraudzītas mācīšanās kontekstā, sniedzot studentiem nepieciešamos rīkus, lai strādātu ar datiem, kuriem trūkst marķētu atbilžu.
Specializācija ietver arī koku ansambļa paņēmienus, piemēram, palielinātus kokus, nejaušus mežus un lēmumu kokus.
Viena no šī kursa raksturīgajām iezīmēm ir uzsvars uz ieteikumu sistēmu izstrādi, izmantojot uz saturu balstītas padziļinātas mācīšanās metodes un sadarbības filtrēšanas stratēģijas.
Turklāt dziļi pastiprināt mācīšanās modeļi tiek iepazīstināti ar jums. Specialitātes uzmanības centrā ir mašīnmācīšanās attīstības paraugprakse, kas garantē, ka studentu veidotie modeļi ir labi piemēroti reālās pasaules uzdevumiem un datiem.
Jūs absolvēsiet programmu ar pamatīgu izpratni par mašīnmācīšanās pamatidejām, kā arī praktiskām prasmēm, kas nepieciešamas, lai izmantotu šīs metodes, lai risinātu sarežģītas reālās pasaules problēmas.
9. Dziļu mācību specializācija
DeepLearning.AI Deep Learning Specialization ir ievada mācību programma, kas iepazīstina skolēnus ar dziļu mācīšanos un mākslīgo intelektu.
Šī tiešsaistes kursa vienkāršais, īsais un patstāvīgais raksturs, ko pasniedz mašīnmācības pionieris Endrjū Ngs, padara to pieejamu personām, kas tikko sākušas savu AI piedzīvojumu.
Sākot ar neironu tīklu pamatideju, šajā specialitātē apgūsiet dažādus dziļās mācīšanās priekšmetus.
Jūs iegūsit zināšanas par būtiskām neironu tīkla arhitektūras sastāvdaļām, kā arī par to, kā konstruēt, apmācīt un izmantot pilnībā savienotus dziļos neironu tīklus.
Kursā tiek pētīti arī galvenie tehnoloģiskie sasniegumi, kas ir dziļās mācīšanās pielietojuma pamatā. Virzoties uz priekšu, jūs uzzināsit noderīgas stratēģijas savu AI projektu uzsākšanai un nozarei atbilstoša portfeļa veidošanai.
TensorFlow, transformatori, konvolucionālie neironu tīkli, šajā specialitātē ir ietverti atkārtoti neironu tīkli, mākslīgie neironu tīkli un Python programmēšana.
Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa (LSTM), uzmanības modeļi, dabiskās valodas apstrāde, objektu noteikšana un segmentācija, sejas atpazīšanas sistēmas, optimizācija, hiperparametru regulēšana, mašīnmācīšanās, pārsūtīšanas mācīšanās, atpakaļpavairošana un sejas atpazīšanas sistēmas ir viena no citām tēmām, kuras pētīsit.
Programmas ietvaru veido piecas nodarbības, kurās katra koncentrējas uz atsevišķu dziļas mācīšanās aspektu.
Neironu tīkli un dziļa mācīšanās, dziļa neironu tīkla optimizācija, mašīnmācības projekts organizācija, konvolucionālie neironu tīkli un secību modeļi ir daži piemēri.
Katrs kurss ir paredzēts, lai tas būtu balstīts uz iepriekšējo, garantējot pilnīgu izpratni par dziļu mācīšanos.
10. Matemātika mašīnmācībai un datu zinātnei
DeepLearning.AI specialitāte “Matemātika mašīnmācībai un datu zinātnei” ir iesācējiem draudzīga mācību programma, kas sniedz izglītojamajiem pamatu matemātikas rīku komplektu, kas nepieciešams mašīnmācībai.
Šis kurss ir ideāli piemērots ikvienam, kurš vēlas uzlabot savus matemātiskos pamatus darbam mašīnmācībā un datu zinātnē, jo tam kā priekšnoteikums ir tikai matemātikas vidusskolas līmenis.
Šajā kursā tiks apgūtas būtiskas matemātiskas tēmas, piemēram, aprēķins, lineārā algebra, statistika un varbūtības. Šīs pamatprasmes ir nepieciešamas efektīvai izpratnei un pielietošanai mašīnmācīšanās algoritmi.
Kurss ir sadalīts trīs sadaļās: Lineārā algebra mašīnmācībai un datu zinātnei, aprēķins mašīnmācībai un datu zinātnei un varbūtību un statistika mašīnmācībai un datu zinātnei.
Sākumā jūs uzzināsit par vektoriem, matricām, lineārajām transformācijām un īpašvērtībām, kas ir būtiskas, lai izprastu mašīnmācīšanās modeļus.
Pēc tam kurss iedziļinās aprēķinos, mācot jums par atvasinājumiem, gradientiem un optimizācijas metodēm, piemēram, gradienta nolaišanās, kas visi ir nepieciešami neironu tīklu apmācībai.
Varbūtības un statistikas daļā jūs uzzināsit par nejaušajiem mainīgajiem, Beijesa teorēmu, Gausa sadalījumiem un hipotēžu pārbaudi, kā arī statistikas rīkiem datu analīzei.
Kursa beigās jums būs pamatīgas zināšanas par matemātikas jēdzieniem, kas ir algoritmiskās uzvedības pamatā, un to, kā tos pielāgot pielāgotai ieviešanai.
Darba devēji novērtē šos talantus, un viņi palīdzēs jums atrisināt mašīnmācības intervijas jautājumus un iegūt ideālo darbu.
11. IBM Applied AI profesionālais sertifikāts
IBM Applied AI profesionālais sertifikāts, kas ir pieejams Coursera, ir visaptveroša mācību programma, kas izstrādāta, lai palīdzētu jums sākt darbu mākslīgā intelekta jomā.
Šis IBM speciālistu vadītais kurss ir ideāli piemērots iesācējiem un neprasa nekādas iepriekšējas programmēšanas vai mākslīgā intelekta zināšanas.
Tā kā plānotais pabeigšanas periods ir trīs mēneši, desmit stundas nedēļā, tas ir pietiekami elastīgs, lai ļautu jums mācīties savā ātrumā.
Šajā kursā jūs iegūsit pamatīgu priekšstatu par mākslīgo intelektu (AI), tā izmantošanu un lietošanas gadījumiem.
Vispirms iepazīstieties ar mākslīgā intelekta nozīmi un definējiet tādus jēdzienus kā dziļā mācīšanās, mašīnmācīšanās un neironu tīkli.
Viena no kursa funkcijām ir iemācīties veidot AI tērzēšanas robotus un virtuālos palīgus vietnēs bez jebkādām programmēšanas zināšanām.
Kurss aptver mākslīgo intelektu, mašīnmācīšanos, Python programmēšanu, Watson AI, tērzēšanas robotus, dziļo mācīšanos un lietojumprogrammu saskarnes (API).
Jūs iedziļināsieties arī datu zinātnē, pētot tādas tehnoloģijas kā IBM Watson AI pakalpojumi, OpenCV un API, lai ar koda palīdzību izveidotu ar AI darbinātus risinājumus.
Specialitāte sastāv no sešiem kursiem, no kuriem katrs koncentrējas uz atsevišķu lietišķā AI tēmu. Ievads AI, ar AI darbināmu tērzēšanas robotu izveidošana,
Viena no apskatītajām tēmām ir Python datu zinātnei, AI lietotņu izstrāde ar Python un Flask, kā arī AI lietojumprogrammu izveide, izmantojot Watson API.
Katrs kurss ir paredzēts, lai balstītos uz iepriekšējo, piedāvājot pamatīgu izpratni par lietoto AI.
12. Ievads datorredzē un attēlu apstrādē
IBM Coursera piedāvātais kurss “Ievads datorredzē un attēlu apstrādē” ir iesācējiem draudzīgs kurss, kura mērķis ir iepazīstināt studentus ar aizraujošo datorredzes jomu.
Datorredzei ir pielietojums dažādās nozarēs, tostarp robotikā, paplašinātajā realitātē un pašbraucošajās automašīnās.
Lai gan ir nepieciešamas zināmas zināšanas par Python programmēšanu un vidusskolas aritmētiku, šim kursam nav nepieciešamas ne iepriekšējas zināšanas mašīnmācībā, ne datorredze.
Šajā kursā iemācīsies izskaidrot, kā datorredze tiek izmantota daudzās nozarēs, kā arī kā risināt datorredzes problēmas, izmantojot attēlu apstrādes un analīzes metodes.
Lai veiktu pamata attēlu apstrādes uzdevumus, piemēram, objektu identificēšanu un attēlu klasifikāciju, izmantojiet Python, Pillow un OpenCV.
Attēlu klasifikatora izveide, izmantojot uzraudzītas mācību pieejas, ir vēl viena kursā apskatīta tēma. Kursa struktūru veido seši moduļi, un katrs no tiem koncentrējas uz noteiktu attēlu apstrādes un datorredzes jomu.
Tie ietver tādas tēmas kā datorredzes pārskats, objektu atpazīšana, mašīnmācīšanās attēlu klasifikācija, attēlu apstrāde, izmantojot OpenCV un Pillow, neironu tīkli un dziļā mācīšanās, kā arī projekta piemērs par ceļa zīmju klasifikāciju.
Šis kurss akcentē lietišķo mācīšanos, nevis tikai teorētisko izpratni. Strādājot pie praktiskiem projektiem, jūs izveidosit savu sasniegumu portfeli, kas parāda jūsu spējas attēlu apstrādē un datorredzēšanā.
Jupyter Labs un Computer Vision Learning Studio (CV Studio), bezmaksas datorredzes mācību resurss, tiks apvienoti laboratorijās.
Izmantojot CV Studio, varat augšupielādēt, apmācīt un pārbaudīt savu unikālo attēlu klasifikatoru un noteikšanas modeļus.
13. Mūsdienu mākslīgā intelekta meistarklase: izveidojiet 6 projektus
Kurss “Modernā mākslīgā intelekta meistarklase: veidojiet 6 projektus” par Udemy aizvedīs jūs aizraujošā ceļojumā uz mākslīgā intelekta centru.
Šajā rūpīgi plānotajā kursā tiek izmantota saistoša, uz projektiem balstīta mācību vide, lai nodrošinātu akadēmisko zināšanu un praktisko iemaņu kombināciju.
Jūs atklāsiet, ka katrs projekts šajā mācību vidē ir izstrādāts, lai atklātu citu mākslīgā intelekta aspektu, sniedzot visaptverošu izpratni par šo jomu.
No mašīnmācības līdz padziļinātai apguvei līdz aizraujošajam neironu tīklu laukam, programma ir pilna ar interesantiem priekšmetiem.
Ar sešu atšķirīgu projektu palīdzību jūs iedziļināsities mākslīgā intelekta (AI) praktiskajā pusē, padarot jūsu mācību pieredzi dinamisku un valdzinošu.
Lai nodrošinātu, ka jūs ne tikai apgūstat teorijas, bet arī attīstāt spēju pielietot AI risinājumus, kursā liels uzsvars tiek likts uz praktisko praksi.
Katrs projekts, kurā strādājat, ir solis tuvāk tam, lai kļūtu par AI nozarē būtisku metožu un tehnoloģiju ekspertu.
Jūs esat aktīvs dalībnieks, kurš uzņemas izaicinājumus un atklāj brīnumus, ko spēj radīt mākslīgais intelekts, nevis tikai pasīvs students.
Piedāvājot platformu, kurā jūsu radošums un problēmu risināšanas spējas tiek pilnveidotas, izmantojot praktiskus projektus, kurss “Mūsdienu mākslīgā intelekta meistarklase: 6 projektu veidošana” pārsniedz parastās mācīšanās metodes.
Jūsu spēja izstrādāt, veidot un uzlabot AI lietojumprogrammas tiks ievērojami palielināta, virzoties uz kursu.
14. Mākslīgais intelekts ar mašīnmācīšanos, dziļa mācīšanās
Kurss “Mākslīgais intelekts ar mašīnmācīšanos, padziļināta mācīšanās” kalpo kā ceļvedis izmeklēšanas laikā.
Tā piedāvā bagātīgu teorijas un pieredzes sintēzi, pētot fundamentālos algoritmus un metodes, kas virza mūsdienu mākslīgo intelektu (AI).
Šajā kursā mašīnmācība (ML) ir apvienota ar dziļo apmācību (DL), lai sniegtu jums rīkus, kas nepieciešami, lai pārvietotos sarežģītās datu vidēs. Kursa moduļu organizēšanas veids veicina dziļu AI, ML un DL izpratni.
Noņemot algoritmu slāņus, tie palīdzēs jums izprast to pamatojumu. Lai nodrošinātu vispusīgu izpratni, teorētiskās lekcijas un praktiskās aktivitātes ir saistītas.
Jūsu spējas izveidot viedas sistēmas, kas var mācīties no datiem, uzlabosies, strādājot pie reāliem projektiem.
Mašīnmācīšanās (ML) un dziļās mācīšanās (DL) pievilcība ir to spēja atrast datu modeļus — šī ir svarīga spēja, ko rūpīgi attīsta šis kurss.
Vadot jūs cauri neironu tīklu labirintam, noslēpumainais dziļās mācīšanās lauks kļūs pieejamāks.
Turklāt, noskaidrojot uzraudzītas, neuzraudzītas un pastiprinātas mācīšanās jēdzienus, kurss atklāj mašīnmācības jomu.
Šajā kursā jūs iegūsit praktisku izpratni par datu sagatavošanu, modeļu novērtēšanu un optimizācijas pieejām, garantējot, ka saprotat principus.
Apmācībā tiek precizēts arī modeļu veidošanas, slīpēšanas un uzlabošanas process, lai iegūtu precīzas prognozes. Aktivitātes mudina jūs izmantot apgūto, kas veicina meistarību, kā arī izpratni.
15. Deep Learning AZ 2023
Izpētiet uz datiem balstītu ieskatu pasauli, reģistrējoties kursā “Deep Learning AZ 2023”. Šis kurss kalpo kā bāka, parādot ceļu, kā iegūt zināšanas dziļās mācībās, kas ir būtiska mākslīgā intelekta nozare.
Tas padara padziļinātās mācīšanās sarežģīto reljefu saprotamu, sadalot neironu tīklus ar rūpīgi izstrādātajiem komponentiem.
Kursu gaitā jūs uzzināsit par konvolucionālo un atkārtoto neironu tīklu darbību, kas sniegs jums stabilu priekšstatu par to, kā datori saņem un apstrādā sarežģītus datus.
Kurss aptver arī mācīšanos bez uzraudzības, iepazīstinot jūs ar zinātni un mākslu, kā mācīt datorus, lai atrastu modeļus nemarķētos datos.
Kursa pamatā ir tā praktiskā sastāvdaļa, kas nodrošina akadēmisko zināšanu pielietošanu praktiskās situācijās.
Jūs strādāsit pie izaicinošiem projektiem, kas pārbaudīs jūsu spēju pieteikties dziļās mācīšanās modeļi steidzamu problēmu risināšanai.
Šie uzdevumi ir rotaļu laukums, kur uzlabot savas spējas un pārliecināties, ka saprotat dziļas mācīšanās pamatus, nevis tikai eksāmenu.
Izpratne par to, kā izmantot Keras un TensorFlow, divus būtiskus rīkus uzticamu padziļinātas apmācības modeļu izveidei un uzlabošanai, ir viena no galvenajām kursa iespējām.
Turklāt jūs izpētīsit dabiskās valodas apstrādi, kas novedīs pie aizraujoša mašīnas un cilvēka mijiedarbības lauka.
Lai garantētu visaptverošu dziļas mācīšanās izpratni, kurss virzās arī pastiprināšanas mācību jūrā.
Secinājumi
Sākumā iesācējiem pieejamo AI kursu pārpilnība varētu šķist milzīgs uzdevums. Bet, tiklīdz jūs sākat, ceļš uz mākslīgā intelekta pamatu izpratni ir neapšaubāmi aizraujošs.
Šie rūpīgi izstrādātie kursi nodrošina akadēmisko zināšanu un reālās pasaules pieredzes kombināciju, lai palīdzētu iesācējiem orientēties sarežģītajā mākslīgā intelekta jomā.
Interesantu mācību vidi rada interaktīvās apmācības un praktiskie projekti, kas ir lielākās daļas ievadkursu pamatā.
Līdztekus nepieciešamo zināšanu sniegšanai tās skolēnos veicina arī zinātkāri un veiksmes sajūtu.
Šajos kursos piedāvātā visaptverošā palīdzība un materiāli darbojas kā spēcīgs palaišanas laukums, virzot censoņus uz tehnoloģiju inovāciju pilnu nākotni.
Atstāj atbildi